Séminaire doctorant 1ère année de thèse

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1 Séminaire doctorant 1ère année de thèse
Thèse: Intégration de la prévision de la demande et de l’optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement Doctorant: Thibault HUBERT Début de thèse : Octobre 2008 Cadre : Allocation de recherche et monitorat. Affiliation à la Chaire Supply Chain Directeur de thèse : Chengbin CHU – Professeur des universités Co-encadrant : Zied JEMAI – Maître de Conférence 1 1 1 1

2 Présentation thématique de recherche
Mots clés : Méthodes de prévision & adaptation planification, robustesse & incertitude Thématique : Thème 2 : «Systèmes de production et de distribution de biens et de services» planification de la production et des approvisionnements 1ère thèse de la Chaire Supply Chain

3 Travail en cours – thèse: Intégration de la prévision et optimisation de la planification
Intégration de la prévision de la demande et optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement Etat de l’art et étude des méthodes de prévisions Méthodologie de choix de méthode de prévision Adaptation dynamique aux caractéristiques de la demande des produits étudiés Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement Comparaison de trois planifications (à priori, à posteriori, optimale) et qualification de leur robustesse en fonction du coût de leurs inexactitudes. Etude de la planification en univers incertain Incertitude et prévision connue Développement de méthode de planification permettant de minimiser le coût de replanification Etude cas mono-produit avec comparaison à la politique de lotissement de Wagner-Whitin

4 Contexte et enjeux industriels
Importance des enjeux logistiques dans tous les secteurs d’activités et importance de la réduction des coûts Augmentation des liquidités par la réduction des immobilisations Amélioration du taux de service Leviers d’actions: Amélioration de la prévision de la demande Optimisation de la planification (production et approvisionnement) Participation de cinq entreprises de la CSC pour valider les recherches et apporter des améliorations à leurs processus Deux intérêts Apport scientifique: développement du sujet académique Implication directe des entreprises partenaires: application immédiate des résultats trouvés. Sujet de la thèse

5 Problématique et objectifs de la recherche
Adaptation de la prévision Rôle crucial Importance de la fiabilité des données d’entrée pour les processus industriels et financiers Planification, mise en production, définition du budget Définition d’une méthodologie de choix de modèle de prévision adapté au cas étudié afin d’assurer une fiabilité donnée. Apport d’une dynamique de choix permettant de prendre en compte l’évolution des caractéristiques de la demande Optimisation de la planification Nouvelles méthodes de planification production et transports Prise en compte de nouvelles contraintes dont la robustesse à la variabilité des prévisions Utilisation de nouvelles fonctions objectifs Minimisation du coûts de replanification et d’ajustement de la planification Maximisation du taux de service et de la qualité d’évaluation des stocks de sécurité

6 Travail en cours – Intégration et utilisation de la prévision
Etude des modèles de prévision Bibliographie sur les modèles de prévision, leur suivi et leurs applications [Brown, 1959], [Cogger, 1973], … [Fildes, 2008] Méthodologie de choix de modèles de prévision et intégration Comparaison des modèles [Williams, 1984], [Flores, 1993] Catégorisation de la demande et des modèles [Syntetos et al., 2005] Algorithme de choix de modèles et de méthodes de prévision [Shah et al, 2007] Optimisation du modèle par rapport aux types de demandes [Fleischmann et al., 2002] Dynamique du suivis et de l’adaptation des modèles [Tyagi, 2002] Application Carrefour & Danone: Etude des Eaux Gefco: Transport amont avec consolidation sur crossdock PSA: Etude des pièces de rechanges Vallourec: Prévision de comandes d’un type de produit

7 Travail en cours – Intégration et utilisation de la prévision
Proposition d’une méthodologie de choix de modèle de prévision Classification des produits Classification par l’historique Classification par le type de demande Classification par l’utilité de la prévision Choix du modèle de prévision et adaptation Choix arbitraire ou comparaison Choix figé, évolutif ou dynamique Adaptation manuelle, automatique, intelligente

8 Classification par rapport à l’historique
Existence d’un historique Existence de l’historique d’un produit similaire (même caractéristiques de demande) Produit en début de vie (nouveau produit) Analyse de la demande Oui Non Mise en place suivi historique Modèle de Gombertz, Modèle logistique, Analyse de la demande Analogie historique similaire Analyse de la demande Modèle de Gombertz Modèle logistique Analogie historique similaire Analyse de la demande

9 Classification par analyse de la demande
Analyse de la tendance Analyse de la saisonnalité Analyse de la continuité de la demande Correction de la saisonnalité et mémorisation ou modèle de Winters Demande avec tendance Moyenne mobile, Lissage exponentiel, Demande sans tendance Demande sans saisonnalité Demande avec saisonnalité Demande continue Demande erratique Analyse de la variabilité de la quantité Analyse de la variabilité de l’intermittence … Correction de la tendance et mémorisation ou comparaison modèle de Holt et de Winters Demande avec faible variabilité en quantité Demande avec variabilité moyenne en quantité Demande avec forte variabilité en quantité Demande intermittente Délai entre commande peu variable Délai entre commande très variable

10 Travail futur – Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement
Deux pistes d’étude académique envisagées Etude de la robustesse de la planification Comparaison de trois planifications: La planification a priori (planification réelle avec prévision considéré parfaite) La planification a posteriori (prévision initiale et son erreur) La planification optimale, (avec demande réelle a posteriori) Qualification de robustesse des 2 premiers modèles de planification en fonction du coût de leurs inexactitudes. Planification a priori: 5 ruptures Planification a posteriori: 24,5 unités de stock supplémentaire

11 Travail futur – Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement
Etude de la planification en univers incertain Incertitude et prévision connue 1ère planification pour n pas de temps Après ta , 2ème planification pour n pas de temps Meilleure méthode de planification permettant de minimiser le coût de replanification? Etude cas mono-produit avec politique de lotissement de Wagner-Whitin

12 Travail futur – Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement
Applications Carrefour Approvisionnement en Eaux & Danone Gefco Transport amont avec consolidation sur crossdock PSA Gestion des PR Vallourec Planification de production

13 Contribution des partenaires
1ère partie: Prévision Fourniture d’un échantillon permettant de tester la méthodologie de choix de modèles de prévision et sa qualité: Famille: Une famille spécifique comportant des produits (demande individuelle quelconque mais demande agrégée des produits non erratique) de caractéristiques similaires Historique: (prévision initiale, prévision finale, demande réelle, explications des événements exceptionnels si nécessaire) sur l’horizon le plus long possible (20 à 50 périodes) Exemples Carrefour & Danone: eaux (gazeuse, plate, forme,…), type et marque bouteilles différents (Vittel (1L), Evian (1L),…) PSA: Demande pour une région (1 magasin national), 1 catégorie (Pièce de rechange de série ou hors série ou gamme complémentaire ou accessoires), 1 type de vente (forte rotation, rotation moyenne, rotation faible), plusieurs produits (SKU) Gefco: Prévision donneurs d’ordres différents sur un même trajet (magasin 1 – usine 1) avec quantité en unité « normalisée » Vallourec: Demande pour une famille de produits (une matière, un diamètre extérieur, plusieurs longueurs, plusieurs diamètres intérieurs, plusieurs type de finition)

14 Questions Travail en cours Travail futur
Thèse – Intégration et utilisation de la prévision Travail futur Thèse – Optimisation de la planification de la production et de l’approvisionnement

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16 Demandes des partenaires
Personnes rencontrées Carrefour & Danone  Corinne HENRY: Responsable Marchandises Liquides  Pierre TRICOIRE (Danone Eaux): Prévision et analyse de la demande  participation à une réunion projet OSA Carrefour - Danone (10 personnes) DHL  André BENAYOUN: IT Directeur DHL Excel PSA  Jean CAILLERET Yves FALLOUEY: Responsable logistique PR Denis SAGLIER: Responsable commercial PR Gefco  Jean-Marie THOMAS: Responsable commercial Gestion des contenants  Nicolas DE VRIES: Responsable commercial Gestion logistique amont  Deux réunions spécifiques (5 personnes rencontrées) Vallourec  Christian GRY: Responsable logistique _ Chef de projet SCM  Nadine FAILLY: Responsable logistique France

17 Demandes des partenaires
Carrefour & Danone Proposition et évaluation d’une méthode de prévision de la demande sur les eaux Développement de méthodes de planification d’approvisionnement (1) DHL Pas de demande spécifique Gefco Proposition et évaluation d’une méthode de prévision des besoins en transport (2) PSA Proposition et évaluation d’une méthode de prévision de PR pour un magasin régional Développement de méthodes de planification d’approvisionnement entre central et régional Vallourec Proposition et évaluation d’une méthode de prévision de la demande Développement de méthodes de planification de production Cf projet OSA 2 points (organisation magasin & mesure stock magasin) doivent y être résolus avant de travailler sur les prévisions et les approvisionnements en eaux Proposition de stage (Gefco) Qualification des prévisions clients, du référentiel pièce et du référentiel transport pour améliorer l’intégration des données de prévision Transformation de la prévision client en prévision transport (Agrégation de données)

18 Mise en perspective du sujet
Problématique Classifications Synthèse bibliographique

19 Problématiques industrielles
Objectifs Réduire le coût de la supply chain (stock, transport,…) Assurer un taux de service élevé pour améliorer la disponibilité des produits pour les clients Améliorer la qualité de la planification pour optimiser l’utilisation des moyens Caractéristiques Demandes variables Manque de données Nombre de références élevé Grande variabilité Demandes intermittentes Nombreux intervenants Exemples Carrefour & Danone: Eaux Gefco: Pièces d’assemblages PSA: Pièces détachées Vallourec: Tubes

20 Classification des produits
Groupage de produits suivant différents paramètres (disponibilité, importance, prix, volume, rapidité de livraison, criticité,…) [Petrovic et al., 1992]; [Gajpal et al., 1994]; [Cohen et al., 1997]; [Regattieri et al., 2005] Classification spécifique aux PR [Gelders and van Looy, 1978]; [Duchessi et al., 1988]; [Cohen and Ernst, 1988]; [Fuller et alr., 1993]; [Prakash, et al., 1994]; [Porras and Dekker, 2008] Suivi de signal pour classer des produits [Alstrom and Madsen, 1996]

21 Classification et type de la demande
Filtrage de la demande [Cachan and Fisher, 1997]; [Kalchschmidt et al., 2003] Classification par type d’incertitude: [Mula et al., 2006] Demande régulière ou aléatoire Demande à forte ou faible rotation

22 Classification et type de la demande
Filtrage de la demande [Cachan and Fisher, 1997]; [Kalchschmidt et al., 2003] Classification par type d’incertitude: [Mula et al., 2006] Demande saisonnière Demande évolutive Demande intermittente [Ghobbar and Friend, 2002]; [Willemain et al., 2004]; [Syntetos et al., 2005]; [Boylan et al., 2006]

23 Synthèse bibliographique
Classification suivant le type d’application et le type de résolution adoptés Etude de la prévision Méthodes de planification et d’approvisionnement

24 1_ Synthèse bibliographique – Etude de la prévision
Prévision pure Empirique Méthodes extrapolatives Modèle [Gardner & McKenzie, 1985]; [Collopy & Armstrong, 1992] Etude de la saisonnalité [Bunn & Vassilopoulos, 1999]; [Chen & Boylan, 2007] Méthodes causales et multi-variables Demande avec tendance [Hendry & Mizon, 1978]; [Dielbold, 2006] Modèle économique [Allen & Fildes, 2001]; [Campos et al., 2005] Méthodes élaborées (modèles non linéaires et réseaux de neurones) Réseaux de neurones artificiels [Zhang, 2000] Data mining [Tan et al., 2005]; [Olafsson, 2006] Modèles non linéaires [De Gooijer & Hyndman, 2006] Modèles explicatifs & jugements Delphi et échantillon de population [Morwitz, 2001]; [Muthy, 2007] Bayèsienne [Harrison & Steven, 1971] Review [Lawrence et al., 2006] Combinaisons de plusieurs méthodes Lissage exponentiel [Hyndman et al., 2008] Extrapolation [Fildes, 1989] Estimation de l’incertitude et qualification Erreur future à partir de l’erreur passée [Fildes & Makridakis, 1995] Approche avec lissage exponentiel [Taylor, 2007] Review [Hyndman & Koehler, 2006]

25 1_ Synthèse bibliographique – Etude de la prévision
Application à l’Industrie Premier lien [Brown, 1963] Méthodes de sélection de modèles Premier travaux [Reid, 1972] Recherche de la méthode la plus appropriée [Meade, 2000] Review des méthodes de choix [Fildes & Ord, 2002] Impact de l’échange d’informations sur le choix du modèle de prévision [Zhao et al., 2002] Demande intermittente Base de la prévision de cette demande [Croston, 1972] Modèle classique de la prévisions intermittente [Johnston & Boylan, 1996]; Correction de méthode de Croston [Syntetos & Boylan, 2001]; [Shenstone & Hyndman, 2005]; [Shale et al., 2006] Méthode de prévision non paramétrée [Willemain et al., 2004] Méthode causale (loi de maintenance) [Ghobbar and Friend, 2003] Planification de la Supply Chain, gestion de stock, demande aléatoire, collaboration, échanges d’informations Impact de l’échange d’information sur le « bullwhip effect » [Chen et al., 2000] Effet de l’échange d’information (stock et demande) sur la supply chain [Aviv, 2002] Impact du VMI sur la supply chain [Yu et al., 2002] Effet de l’incertitude sur la supply chain [Cachon & Larivière, 2001]

26 1_ Synthèse bibliographique – Etude de la prévision
Application au Marketing Nouveaux produits Utilisation des 1ère ventes et expérience [Bass, 1969] Comportement consommateur [Green et al., 2001] Analogie avec produits similaires [Thomas, 2006] Effet marketing, modélisation de marchés Lien entre prix, promotion et demande [Divakar et al., 2005] Relation client, Utilisation des bases de données (data mining) Prévision dynamique du comportement des consommateurs [Baesens et al., 2004] Effet du marketing direct réalisé à partir d'observation et de scénario Kaefer et al., 2005]: Autres applications Long terme Comptabilité, Finance

27 2_ Synthèse bibliographique – Etude de la planification et de l’approvisionnement
Planification générale (AP) Initiateur de l'intégration de l'incertitude dans les modèles analytiques [Dantzig, 1955] Correspondance entre modèle série et modèle non-série [Rosling, 1989]; [Langenhoff & Zijm, 1990]: Planning de production hiérarchique (HPP) Modèle analytique à 2 niveaux et demande incertaine [Grefer & Zäpfel, 1995]: Modèle analytique multi-période avec demande aléatoire et panne de la production [Meybodi & Foote, 1995]:

28 2_ Synthèse bibliographique – Etude de la planification et de l’approvisionnement
Planification des besoins en matières et ressources (MRP & MRP2) Ajustement de la production suivant loi de défaillance de la production aux différentes opérations [Hegseth, 1984] Review incertitude de qualité [Murthy & Ma, 1991] LRP (Line requirement planning) [Donselaar, 1992, 2000] Modèle analytique MRP2 avec demande incertaine [Zapfel, 1996] Approche dynamique pour diminuer l’incertitude liée au lead-time (DAA) [Hatchuel et al., 1997] Modèle conceptuel de dimensionnement des stocks tampons et de leur localisation [Caridi & Cigolini, 2000]

29 2_ Synthèse bibliographique – Etude de la planification et de l’approvisionnement
Gestion des stocks (IM) – demande aléatoire stationnaire Modèles analytiques Problèmes de gestion de stock multi-échelon [Dils & De Kok, 1996] Minimisation du coût logistique de réapprovisionnement sous contrainte de taux de service dans système à 3 niveaux [Ganeshan, 1999] Système de distribution de stock multi-échelon et analyse de l'effet de la variabilité de la demande sur la politique de stock, et les paramètres logistiques [Kelle & Milne, 1999] Nouveau modèle de vendeur de journaux pour problème d'approvisionnement multi-période et multi-composant d'un système d'assemblage avec demande fixe mais délai de livraison variable [Ould-Loudy & Dolgui, 2004] Modèles d’intelligence artificielle Modèle EOQ avec la théorie des séries floues [Park, 1987] Evaluation des paramètres probabilistes de deux modèles EOQ [Hojati, 2004] Modèle de gestion de stock basé sur la logique floue. Révision périodique du niveau de stock avec quantité de commande variable [Samanta & Al-Araimi, 2001]

30 2_ Synthèse bibliographique – Etude de la planification et de l’approvisionnement
Planification d’approvisionnement (SCP) – demande prévisible avec incertitude Modèles conceptuels Mesure de la flexibilité d'une SC et des gains possibles avec relation client/fournisseur [Das & Abdel-Malek, 2003] Modèles analytiques Modèle analytique de planification des approvisionnements avec demande incertaine basé sur programmation stochastique [Escudero, 1994] Gestion de la supply chain dans l'industrie automobile sous programmation mathématique et modélisation de scénarii [Schumann Consortium, 1998] Développement d'un outil d'aide à la décision pour la planification de la Supply Chain basé sur la programmation stochastique et l'optimisation sous incertitude [Koutsoukis et al., 2000] Utilisation de scénarii pour modéliser l'incertitude environnementale dans l'industrie automobile [Lario et al., 2001] Planification tactique dans la supply chain avec demande incertaine avec programmation stochastique [Gupta & Maranas, 2003] Modèles d’intelligence artificielle Détermination stock et ordre de fabrication sur un horizon fini sous contraintes de taux de service et de coût dans un environnement incertain [Petrovic et al., 1998, 1999] Outil de simulation et d'analyse d'une SC avec incertitude modélisée par des séries floues [Petrovic et al., 2001]

31 Conclusion – pistes de recherche
Méthodes d’évaluation des prévisions Empirique Saisonnalité Tendance Statistique Incertitude Méthodes de planification de production et d’approvisionnement Ajustement et dimensionnement de la production et des approvisionnements Approche dynamique et flexibilité Utilisation de scénarii Modélisation et simulation

32 Présentation des deux pistes de sujets
Etude de la robustesse de la planification Le but est de qualifier la robustesse des modèles de planification en fonction du coût de leurs inexactitudes. Pour cela, on compare trois planifications: La planification a priori, réalisée en considérant la prévision comme exacte; la planification a posteriori, en considérant la prévision initiale et son erreur (écart type, biais, espérance); et la planification optimale, en considérant la demande réelle a posteriori. Demande réelle Planification optimale Planification a priori Planification a posteriori

33 Présentation des deux pistes de sujets
Etude de la planification en univers incertain La prévision de la demande étant connue avec une incertitude donnée (écart type, espérance, biais), une planification est réalisée pour les n pas de temps suivant. Après a pas de temps, la prévision ayant évoluée, une replanification est réalisée pour n pas de temps. Quelle est la meilleure méthode de planification permettant de minimiser les variations lors de la replanification? Dans un premier temps, étude avec le cas mono-produit suivant une politique de lotissement de Wagner-Whitin. La demande est connue avec un écart type donné. Quel est la meilleure méthode de planification? Demande prévue Période 1 Demande prévue Période 2 Demande prévue Période 3 Planification période 1 Planification période 2 Planification période 3